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一、线程池数量  实例服务器4C3G  场景：服务A——》服务B; 实例服务器：8台，接口耗时400ms 现像服务A接口中有使用多线程，设置线程池核心线程数：8 最大线程数量200 ,队列：10000，当进行压测时吞吐量一直超不过每秒请求量qps:500，且开始接口耗时也随着请求量上来而增长。

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上周写了一篇文章，分享了我对于技术视野的思考和提升技术视野的建议。提升技术视野的方法，我提到了三点，分别是业务洞察、技术认知和落地能力。业务洞察：战略层面，能对做什么事情收益最大做出合理的判断，技术要领先于业务做设计和储备。技术认知：战术层面，对各种技术栈的选择和对比，对

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作为一名运维人员，你是否遇到过这种场景？需要用工具测试系统cpu或内存占用高来触发告警，或者通过压测测试服务的并发能力。作为运维工程师，也可以通过这些命令复现故障场景。那么通过本文可以让你掌握常用的测试命令和工具。一、前言部分场景下，定位和复现项目问题需要使用工具进行系

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目录一、性能工程全景图二、性能工程的理论规范三、性能工程工具平台针对管理者针对一般使用者四、性能工程的组织文化针对性能团队的建设，需要从以下几个方面来进行。针对企业其他部门的建设需要从以下几个方面来进行。前期推送性能工程的定义，性能功能和系统稳定性之

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案例1：某次压力测试，同样并发TPS,但前期性能良好，后期数据库CPU飙升压测会产生大量级的数据，数据增长会带来性能的损耗压测数据不合理，导致统一设备关联多个用户，服务端不做限制的in查询不合理分页，未做页数limit,导致将数据库新增数据全部查询案例2：响应时间过长，什么原因怎么分析？一

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全链路压测？基于实际的生产业务场景和系统环境，模拟海量的用户请求和数据，对整个业务链路进行各种场景的测试验证，持续发现并进行瓶颈调优，保障系统稳定性的一个技术工程。针对业务场景越发复杂化、海量数据冲击，发现并解决整个业务系统的可用性、扩展性以及容错性的过程。核心流程

大纲(7300字)1.普通的Java应用系统能抗多少请求2.高并发下的数据库用什么样的机器3.部署完数据库之后需要先进行压测4.QPS和TPS之间的区别5.IO相关的压测性能指标6.压测时需要关注的其他性能指标7.一台机器每秒可以抗多少并发的影响因素8.sysbench是非常好用的数据库压测

一、性能场景分析与创建压测场景业务峰值稳定性：大促业务等峰值业务稳定性考验新系统上线：准确探知站点能力，防止系统一上线即被用户流量打垮技术升级验证：大的技术架构升级后进行性能评估，验证新技术场景的站点性能状态容量规划：对站点进行精细化的熔炼规划，为系统扩容，性能优化

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